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        急性缺血性腦卒中出血轉(zhuǎn)化預(yù)測模型的系統(tǒng)評價(jià)

        2023-11-15 08:16:22崔夢嬌陳璐王芳何滿蘭何茜茜
        軍事護(hù)理 2023年10期
        關(guān)鍵詞:適用性文獻(xiàn)預(yù)測

        崔夢嬌,陳璐,王芳,何滿蘭,何茜茜

        (1.南京鼓樓醫(yī)院 急診科,江蘇 南京 210000;2.南京鼓樓醫(yī)院 護(hù)理部;3.南京鼓樓醫(yī)院 神經(jīng)外科)

        2022年世界卒中組織(World Stroke Organization,WSO)在報(bào)告[1]中指出,腦卒中是世界第二大死因,高達(dá)87%的腦卒中為缺血性腦卒中。早期診斷的急性缺血性腦卒中(acute ischemic stroke,AIS)可通過阿替普酶靜脈溶栓(intravenous thrombolysis,IVT)和機(jī)械取栓術(shù)(mechanical thrombectomy,MT)實(shí)現(xiàn)血管再通恢復(fù)腦血流,從而改善神經(jīng)功能[2-4]。然而,出血轉(zhuǎn)化(hemorrhagic transformation,HT)是AIS行血管再通治療后最常見且最嚴(yán)重的并發(fā)癥[5],在IVT治療中HT發(fā)生率為10%~48%,血管內(nèi)治療中HT發(fā)生率高達(dá)46%~49.5%[6]。腦梗死后出血轉(zhuǎn)化會(huì)加重神經(jīng)功能損害,增加患者死亡率、殘疾率,造成沉重的家庭及社會(huì)負(fù)擔(dān)[1]。因此,對此類患者早期精準(zhǔn)識別出血轉(zhuǎn)化風(fēng)險(xiǎn),用于輔助制訂個(gè)性化護(hù)理方案,有助于改善患者結(jié)局。近年來,國內(nèi)外學(xué)者開發(fā)了多個(gè)AIS出血轉(zhuǎn)化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型,但是,尚沒有研究對出血轉(zhuǎn)化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型的質(zhì)量和適用性進(jìn)行評價(jià)。本研究旨在系統(tǒng)評價(jià)國內(nèi)外AIS出血轉(zhuǎn)化的相關(guān)模型,為臨床決策工具的選擇及進(jìn)一步護(hù)理風(fēng)險(xiǎn)評估工具開發(fā)提供參考和借鑒。

        1 資料與方法

        1.1 文獻(xiàn)檢索策略 檢索中國知網(wǎng)、萬方、SinoMed、PubMed、Embase、Cochrane Library、Web of Science數(shù)據(jù)庫中AIS出血轉(zhuǎn)化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型相關(guān)文獻(xiàn),檢索時(shí)間為建庫至2022年12月。以“急性缺血性腦卒中”“急性腦梗死”“出血”“出血轉(zhuǎn)化”“預(yù)測”“模型”“預(yù)測模型”“風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測”“風(fēng)險(xiǎn)評分”“風(fēng)險(xiǎn)評估”為中文檢索詞。以“acute ischemic stroke”“acute stroke”“hemorrhagic transformation”“hemorrhage”“predict*”“risk prediction”“risk score”“risk assessment”“model”為英文檢索詞。

        1.2 文獻(xiàn)納入和排除標(biāo)準(zhǔn)

        1.2.1 文獻(xiàn)納入標(biāo)準(zhǔn) 研究對象為根據(jù)卒中診治指南確診的AIS患者;研究內(nèi)容為AIS出血轉(zhuǎn)化多因子風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型的開發(fā)(預(yù)測因子≥2個(gè));預(yù)測結(jié)局為HT(包括各個(gè)系統(tǒng));隨訪時(shí)間為治療后14 d內(nèi);研究類型包括隨機(jī)對照試驗(yàn)、隊(duì)列研究、病例對照研究;語言為中文或英文的文獻(xiàn)。

        1.2.2 文獻(xiàn)排除標(biāo)準(zhǔn) 基于虛擬算法建立的預(yù)測模型;綜述、會(huì)議報(bào)告、摘要;無法獲取原文;重復(fù)發(fā)表的文獻(xiàn)。

        1.3 文獻(xiàn)篩選與數(shù)據(jù)提取 由2名經(jīng)過培訓(xùn)的研究者獨(dú)立進(jìn)行文獻(xiàn)篩選和數(shù)據(jù)提取,有分歧的由獨(dú)立的第3名研究者評判。將文獻(xiàn)導(dǎo)入NoteExpress軟件篩出重復(fù)文獻(xiàn)后根據(jù)納、排標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行文獻(xiàn)篩選。建立Excel表,依據(jù)模型研究數(shù)據(jù)提取技術(shù)清單[7]提取文獻(xiàn)資料。

        1.4 納入文獻(xiàn)的質(zhì)量評價(jià) 根據(jù)預(yù)測模型偏倚風(fēng)險(xiǎn)評估工具PROBAST對預(yù)測模型研究進(jìn)行質(zhì)量評價(jià)。PROBAST是荷蘭研究者Wolff及其團(tuán)隊(duì)[8]在2019年開發(fā)的針對模型研究的評價(jià)工具,包括4個(gè)領(lǐng)域(20個(gè)問題),分別為研究對象(2個(gè)問題)、預(yù)測因子(3個(gè)問題)、患者結(jié)局(6個(gè)問題)、數(shù)據(jù)與分析(9個(gè)問題)。

        1.4.1 偏倚風(fēng)險(xiǎn)評價(jià) 偏倚風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)基于4個(gè)領(lǐng)域,所有問題的回答“是”或“可能是”則表示偏倚低風(fēng)險(xiǎn),1個(gè)或多個(gè)問題的回答為“否”或“可能否”,則表明偏倚高風(fēng)險(xiǎn)。一個(gè)或多個(gè)問題回答是“無信息”,其余回答為“是”,則判斷為不清楚。

        1.4.2 適用性評價(jià) 適用性用于評價(jià)納入研究與綜述問題的相符合程度。根據(jù)PROBAST中參與者,預(yù)測因子,患者結(jié)局三個(gè)領(lǐng)域中信號問題的回答進(jìn)行判斷,所有領(lǐng)域均回答“是”或“可能是”,則判斷為適用性高,1個(gè)或多個(gè)領(lǐng)域回答為“否”或“可能否”,則判斷為適用性低,一個(gè)或多個(gè)領(lǐng)域回答為“不清楚”并且其他領(lǐng)域回答為“是”則判斷為適用性不清楚。

        1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理 使用R4.0.5中的森林圖軟件包繪制量性指標(biāo)C統(tǒng)計(jì)量森林圖來總結(jié)模型預(yù)測性能,Q檢驗(yàn)用于確定各研究間是否存在異質(zhì)性,描述性分析用于數(shù)據(jù)不能合并的研究。

        2 結(jié)果

        2.1 文獻(xiàn)篩選流程和結(jié)果 初步檢索獲得文獻(xiàn)21548篇,去除重復(fù)及閱讀標(biāo)題和摘要初篩后剩余165篇,經(jīng)閱讀全文最終納入研究27篇[9-35]。

        2.2 納入文獻(xiàn)的基本特征 納入文獻(xiàn)中有20篇(74%)為3年內(nèi)發(fā)表。根據(jù)研究對象所在區(qū)域劃分,中國17篇、美國3篇、意大利2篇,德國、芬蘭、澳大利亞、泰國、歐洲區(qū)域各1篇;治療手段方面,20項(xiàng)(74%)用于預(yù)測IVT出血風(fēng)險(xiǎn),3項(xiàng)(11%)用于預(yù)測MT出血風(fēng)險(xiǎn),4項(xiàng)(15%)用于預(yù)測IVT與MT聯(lián)合治療的出血風(fēng)險(xiǎn);研究對象數(shù)據(jù)來源方面,9項(xiàng)(33%)來源于多中心,25項(xiàng)(93%)來源于回顧性數(shù)據(jù),1項(xiàng)(3.7%)來源于前瞻性隊(duì)列研究,1項(xiàng)(3.7%)來源于隨機(jī)對照試驗(yàn);患者結(jié)局方面,有23項(xiàng)研究(85%)預(yù)測顱內(nèi)出血的風(fēng)險(xiǎn),其余為全身系統(tǒng)出血風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測;隨訪時(shí)間方面,5項(xiàng)研究(18.5%)預(yù)測急性卒中治療后7d內(nèi)的出血風(fēng)險(xiǎn),其余為預(yù)測治療后36 h內(nèi)的出血風(fēng)險(xiǎn);顱內(nèi)出血結(jié)局的界定方法為頭顱計(jì)算機(jī)斷層掃描、美國國立衛(wèi)生院卒中量表(NIH Stroke Scale,NIHSS)評分增加≥4分、神經(jīng)功能惡化等癥狀體征、顱外出血通過觀察(如牙齦出血)、實(shí)驗(yàn)室檢查(如糞便隱血)等方法界定。

        2.3 預(yù)測模型的基本特征 納入研究中共包括30項(xiàng)模型,模型包含2~12個(gè)預(yù)測因子,陽性事件數(shù)16~588例,EPV(發(fā)生陽性事件例數(shù)與預(yù)測因子數(shù)目的比值)界于0.9~430,其中EVP比值小于20的模型占比57%。NIHSS評分、發(fā)病到治療時(shí)間、血糖、年齡、血壓是占比較高的風(fēng)險(xiǎn)因素,詳見表1。

        表1 納入預(yù)測模型的基本特征(n=30)

        2.4 模型預(yù)測性能 30項(xiàng)模型中,C統(tǒng)計(jì)量范圍為0.682~0.956,提示納入的模型有較大的差異。16項(xiàng)研究對模型進(jìn)行校準(zhǔn),均顯示較好的擬合優(yōu)度(P>0.05)。

        有18項(xiàng)模型進(jìn)行了外部驗(yàn)證,因三項(xiàng)模型研究[11,24,28]未報(bào)告區(qū)分度的可信區(qū)間,一項(xiàng)研究[29]的四項(xiàng)模型由同一衍生隊(duì)列建立,因此排除三類由機(jī)器算法建立的模型,最終對11項(xiàng)模型中的量性數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,包括顱內(nèi)出血(intracranial hemorrhage,ICH)預(yù)測(5項(xiàng)),癥狀性顱內(nèi)出血(symptomatic intracranial hemorrhage,sICH)預(yù)測(3項(xiàng)),HT預(yù)測(3項(xiàng))。

        ICH預(yù)測模型研究的外部驗(yàn)證C統(tǒng)計(jì)量不符合正態(tài)分布,經(jīng)對數(shù)轉(zhuǎn)化后使用R語言繪制森林圖,對區(qū)分度進(jìn)行合并。對于ICH與HT的模型研究間有較高的異質(zhì)性(I2=97%,P<0.001和I2=63%,P<0.001),采用隨機(jī)效應(yīng)模型,合并值為0.83、0.76,95%CI為0.67~0.98、0.65~0.88。

        對于sICH預(yù)測模型,各研究間的異質(zhì)性較低(I2=0%,P<0.001),使用固定效應(yīng)模型,合并值為0.74,95%CI為0.70~0.79。

        2.5 預(yù)測模型的整體質(zhì)量評價(jià)

        2.6.1 偏倚風(fēng)險(xiǎn)評估報(bào)告 27篇模型研究均為高風(fēng)險(xiǎn)。

        2.5.2 適用性評估報(bào)告 27篇研究中有2篇[22,32]有適用性問題,4篇[20,23,28,30]不清楚,其余適用性均好。

        3 討論

        3.1 現(xiàn)有AIS出血轉(zhuǎn)化預(yù)測模型偏倚風(fēng)險(xiǎn)整體偏高 高質(zhì)量的HT預(yù)測模型有助于早期準(zhǔn)確識別患者的出血風(fēng)險(xiǎn),是臨床中迫切需要的工具,但本研究納入30項(xiàng)預(yù)測模型整體評價(jià)均為偏倚高風(fēng)險(xiǎn),這會(huì)導(dǎo)致高估預(yù)測模型的性能。分析其原因,一方面由于陽性事件數(shù)不足(EVP<20)并且研究數(shù)據(jù)來源于回顧性數(shù)據(jù),可能因?yàn)檠芯繉ο蠖鄟碜詥沃行亩荒塬@得足夠的樣本量有關(guān)。另一方面因?yàn)閿?shù)據(jù)分析方法缺陷,如對于缺失數(shù)據(jù)的研究對象沒有進(jìn)行缺失值處理而是直接排除、預(yù)先使用單因素分析挑選出危險(xiǎn)因子,可能與模型構(gòu)建指導(dǎo)指南開發(fā)較晚有關(guān)。另外PROBAST評價(jià)方法相對嚴(yán)格,一個(gè)信號問題回答“否”,則會(huì)被判定為高風(fēng)險(xiǎn)。因此,建議研究者在以后的模型開發(fā)研究中進(jìn)行多中心的前瞻性隊(duì)列研究同時(shí)應(yīng)用TRIPOD指導(dǎo)模型開發(fā)[36],以提高模型研究質(zhì)量。

        3.2 NIHSS評分、發(fā)病到治療時(shí)間、血糖、血壓、年齡對AIS出血轉(zhuǎn)化風(fēng)險(xiǎn)有預(yù)測價(jià)值

        3.2.1 高NIHSS評分為AIS患者出血轉(zhuǎn)化的危險(xiǎn)因素 NIHSS評分高,提示患者神經(jīng)功能受損嚴(yán)重,表明患者可能存在大面積梗死或重要區(qū)域梗死,模型研究中[27,30]也顯示梗死面積及梗死區(qū)域本身就是出血轉(zhuǎn)化的預(yù)測因子。因此建議臨床中對該評分高的患者應(yīng)加以重視,警惕出血。但是目前該評分在AIS患者治療前的應(yīng)用率、使用準(zhǔn)確度及護(hù)士對于評分結(jié)果的反應(yīng)能力還有待探究。

        3.2.2 較長的發(fā)病到治療時(shí)間是AIS患者出血轉(zhuǎn)化的危險(xiǎn)因素 AIS治療具有較強(qiáng)的時(shí)間依賴性,可能與較長時(shí)間的腦缺血導(dǎo)致腦微血管循環(huán)超出自我代償能力引起的血管破裂出血有關(guān),Man團(tuán)隊(duì)[37]的研究中也證明患者較長的發(fā)病到治療的時(shí)間會(huì)增加患者死亡率和再入院率。因此臨床中應(yīng)準(zhǔn)確評估患者發(fā)病時(shí)間,暢通救治綠色通道,優(yōu)化急救方案,提高AIS患者的救治效率。

        3.2.3 高血糖是AIS出血轉(zhuǎn)化的獨(dú)立危險(xiǎn)因素 高血糖會(huì)啟動(dòng)炎癥反應(yīng),損傷細(xì)胞內(nèi)皮,誘導(dǎo)出血轉(zhuǎn)化[38]。引起高血糖的原因除了患者自身糖尿病病史之外,心腦血管意外的發(fā)生也會(huì)導(dǎo)致患者出現(xiàn)應(yīng)激性的高血糖。因此在臨床中,建議加強(qiáng)對此類患者血糖值的關(guān)注度。

        3.2.4 高血壓是AIS出血轉(zhuǎn)化的危險(xiǎn)因素 納入研究中有44%的模型報(bào)告了高血壓是AIS出血轉(zhuǎn)化的危險(xiǎn)因素,但是在Darger等[39]在一項(xiàng)長達(dá)七年的回顧性研究中顯示缺血性卒中患者的血壓控制與不良結(jié)局之間沒有顯著關(guān)聯(lián)??赡芘c此項(xiàng)研究較早、研究對象選取時(shí)間跨度長有關(guān)。未來還需要通過大樣本量,前瞻性研究結(jié)合患者個(gè)體化的差異進(jìn)一步研究血壓控制的意義。

        3.2.5 高齡與AIS出血轉(zhuǎn)化有關(guān) 可能與老年患者血管硬化,脆性增加有關(guān)。但是Pundik等[40]研究顯示年齡對于AIS發(fā)生出血轉(zhuǎn)化沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異,可能與該研究年限較早和人群空間差異有關(guān)。本綜述納入的模型研究中僅有一項(xiàng)研究[21]是關(guān)于老年患者出血轉(zhuǎn)化的預(yù)測,不同年齡段及年齡與其他預(yù)測因子的交互效應(yīng)對于AIS患者預(yù)后的影響可以是未來研究的方向。

        3.3 對未來模型研究的啟示 開發(fā)精準(zhǔn)預(yù)測工具有助于臨床決策及指導(dǎo)護(hù)理實(shí)踐。目前對于AIS出血轉(zhuǎn)化的預(yù)測模型質(zhì)量偏倚風(fēng)險(xiǎn)較高,未來可以開展前瞻性、大樣本量、多中心的研究,提高統(tǒng)計(jì)分析能力,以利于開發(fā)出高質(zhì)量的AIS出血轉(zhuǎn)化風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型。在建模方法方面,人工智能(AI)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用為設(shè)計(jì)更有效的診斷和預(yù)測工具提供了手段。決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器算法、智能算法可以提高模型性能,是未來模型研究的趨勢。在研究對象獲取方面,由于在中國人群中利用大樣本量的數(shù)據(jù)開展的出血轉(zhuǎn)化預(yù)測模型研究較少,全國或區(qū)域性卒中中心高質(zhì)量運(yùn)行與管理可為進(jìn)一步研究提供足夠的樣本量及真實(shí)數(shù)據(jù)信息。此外,急性卒中后有7%~29%的患者會(huì)出現(xiàn)自發(fā)性出血轉(zhuǎn)化[41],這一現(xiàn)象會(huì)導(dǎo)致卒中急性期臨床干預(yù)措施的并發(fā)癥風(fēng)險(xiǎn)被高估,因此有必要利用預(yù)測模型準(zhǔn)確厘清這一競爭風(fēng)險(xiǎn)。對于可控因素如血壓、血糖動(dòng)態(tài)變化與患者結(jié)局之間的復(fù)雜關(guān)系暫未發(fā)現(xiàn)相關(guān)解釋,相對缺乏預(yù)測因子發(fā)展軌跡與患者結(jié)局之間的關(guān)系研究。因此,在未來的研究中建議對于出血風(fēng)險(xiǎn)管理的可控因素進(jìn)行縱向追蹤,以期為臨床慢病管理提供理論依據(jù)。

        3.4 本研究的局限性 研究者在進(jìn)行文獻(xiàn)檢索與篩選時(shí),盡可能保證文獻(xiàn)的查全率,但考慮到語言限制,本研究僅檢索了中英文相關(guān)文獻(xiàn)且納入中國的相關(guān)文獻(xiàn)較多,可能與中國在該領(lǐng)域的研究較活躍有關(guān)。我們在評估和分析研究結(jié)果時(shí),綜合考慮了全部文獻(xiàn),未考慮到地域上的偏向,所以可能存在潛在的發(fā)表偏倚。此外,本次研究的目標(biāo)是綜合總結(jié)已有的研究并提供關(guān)于預(yù)測模型的相關(guān)信息。我們將重點(diǎn)放在了模型的開發(fā)、驗(yàn)證和方法的描述上,而沒有對這些模型的實(shí)際應(yīng)用效果進(jìn)行評價(jià)。這是因?yàn)閼?yīng)用效果受多種因素的影響,如數(shù)據(jù)質(zhì)量、實(shí)際環(huán)境等。為了保證評價(jià)的客觀性和可靠性,故將研究重點(diǎn)放在模型本身的特征和性能上。未來的研究可以進(jìn)一步評估這些模型在實(shí)際應(yīng)用中的有效性和準(zhǔn)確性。

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